Presentación de Defensa de tesis (Boceto)

Evidencia de la semana:

• Avance en código o análisis.
• Redacción de una presentación, la cual es una guía para la defensa de tesis

Tesis

El avance principal para esta entrega es la redacción de una presentación acomodando el trabajo hecho hasta ahora en un conjunto de diapositivos para después ser recicladas para la defensa de tesis. La presentación fue dividida de acuerdo a los principales capítulos de la tesis; previo a esto se agregó contenido y se reescribieron párrafos, esto con el fin de poder presentar de una manera más clara la presentación.

Aquí el primer boceto de la presentación:

Para esta semana también se trabajo en lo siguiente:

• Corrección de errores de ortografía y puntuación.
• Se agregaron más notas rojas para indicar el contenido que falta y su porqué.
• Se agregaron más notas de pie de página.
• Se modificó el contenido del capítulo de "Antecedentes".
• Versión preliminar de capítulo "Metodología".
• Se corrigió la bibliografía.

Código o análisis

El avance en esta semana consistió en avanzar el diseño y sobre todo la parte backend de la herramienta,  se terminó la función para llenar la tablas mediante llamada ajax, se mejoró la manera en que se despliega la información en la tabla, se agregó un nuevo modelo en la base de datos que es el que contiene la información de los resultados, se trabajó con la función que agrega el resultado a la base de datos, el home ahora ya tiene todos los campos que el usuario tiene que llenar y el cálculo principal se modificó en cuanto a cómo estaba acomodado, ahora tiene solo se hace en dos funciones pero es más corto en código.

Un error que tengo que solucionar es que en la tabla se muestran repetidos los materiales que se van agregando.

Algo más en lo que se trabajé es en la parte de análisis de datos; la herramienta ya cuenta con funciones para esto, lo que sigue faltando es la interpretación de patrones, pero ahora el proceso se realiza utilizando las librerías NumPy y Pandas. Esto se hizo porque son dos librerías que facilitan el manejo y transformación de datos en base de datos de acuerdo al libro "Python for Data Analysis", por ejemplo ahora el detectar anomalías basta ejecutar lo siguiente:

import numpy as np
from pandas import DataFrame, Series
np.random.seed(12345)
data = DataFrame(np.random.randn(1000, 4))
col = data[3]
col[np.abs(col) > 3]

Avance siguiente entrega

• Terminar de corregir la bibliografía.
• Versión preliminar de capítulo "Solución Propuesta".
• Versión preliminar de capítulo "Experimentos".
• Terminar la interpretación de patrones.